<div style="line-height:1.7;color:#000000;font-size:14px;font-family:Arial"><!--StartFragment--><div><span style="font-family: arial; white-space: pre-wrap;">Dear Adapters,</span></div><pre style="white-space: pre-wrap; overflow-wrap: break-word; width: 1225.88px; color: rgb(0, 0, 0); font-size: 14px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: start; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;">    In this week, I will give you a talk about the paper ˇ°Learning to ask good questions: ranking clarification questions using neural expected value of perfect informationˇ± which is accepted by ACL in 2018. In this paper, the authors proposed the task of ranking clarification questions for the given posts on QA forums such as Stack Overflow, which is both interesting and valuable. What is a "clarification question"? What does the "expected value of perfect information" mean? Does this idea work in ranking questions with neural networks? <span style="font-family: Arial; white-space: normal;">Hope you can find the answers.</span><!--EndFragment-->
<div><br></div>
<!--StartFragment--><div style="font-family: Arial; white-space: normal;">Time: 17:00, June, 12</div><div style="font-family: Arial; white-space: normal;">Venue: SEIEE 3-414</div><div style="font-family: Arial; white-space: normal;">Best, </div><div style="font-family: Arial; white-space: normal;"><a name="_olk_signature" target="_blank" style="color: rgb(6, 73, 119);"><span lang="EN-US">Jia Qi</span></a></div><!--EndFragment-->
<div><br></div>
</pre><!--EndFragment--></div><br><br><span title="neteasefooter"><p> </p></span>